ESG, bagi saya, bukan sekadar laporan, pensijilan atau pemasaran hijau.
Ia bermula dengan satu soalan yang lebih mudah:
Bolehkah kita mencapai hasil yang sama - atau lebih baik - dengan menggunakan sumber yang jauh lebih sedikit?
Apabila saya berbual dengan pemilik perniagaan 中小企业 di 马来西亚, ramai yang melihat AI sebagai teknologi yang besar, rumit dan mahal. Kerap kali, sistem AI bergantung kepada model besar untuk hampir setiap tugas.
Tetapi tidak semua tugas memerlukan pertimbangan AI yang berat.
Di AINNA, menerusi NeuralOps, kami melihat cabaran ini dari sudut nilai perniagaan pelanggan.
Kami menggunakan segmentation, deterministic processing, detached 系统, 智能路由, dan model distillation supaya model AI besar hanya dipanggil apabila keupayaan pertimbangannya benar-benar diperlukan.
Objektifnya mudah:
Kurangkan token.
Kurangkan compute.
Kurangkan bebanan GPU.
Kurangkan penggunaan tenaga.
Kurangkan kos operasi.
Sambil mengekalkan - atau memperbaiki - hasil perniagaan.
Bagi saya, inilah tafsiran ESG yang lebih praktikal:
Kelestarian melalui seni bina.
Bukan setakat menambah "lapisan ESG" selepas sistem siap dibina, kita harus mereka bentuk teknologi dari awal supaya ia menggunakan lebih sedikit sumber.
Ada satu prinsip lagi yang saya pegang sama penting:
Jangan melebih-lebihkan.
Jika kita mengukur pengurangan beban pemprosesan yang ketara, kita harus melaporkannya sebagai hasil sistem yang diukur.
Tetapi jika pengurangan karbon belum diukur dengan sempurna menerusi telemetry dan disahkan secara bebas, ia tidak sepatutnya dijadikan nombor pemasaran.
Kerana ESG yang bermakna memerlukan bukti.
Hasil yang lebih baik. Lebih sedikit compute. Lebih sedikit pembaziran.
Itulah arah yang kami usahakan bersama pelanggan menerusi NeuralOps - membina infrastruktur AI di mana kecekapan bukan sesuatu yang ditambah kemudian, tetapi sebahagian daripada seni bina itu sendiri.
#ESG #可持续AI #GreenAI #Artificial智能 #NeuralOps #AI基础设施 #可持续发展 #DigitalTransformation #主权AI #创新 #AINNA
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
看第二遍才注意到sambil mengekalkan - atau memperbaiki的细节。
文章对ia bermula dengan satu soalan提供了很好的起点，值得继续跟进。
这篇文章适合团队用来开始讨论ramai yang melihat AI sebagai。
我特别喜欢tetapi tidak semua tugas memerlukan这一部分，内容没有把实施过程说得太简单。
关于bolehkah kita mencapai hasil yang的说明很完整，基础部分尤其清楚。